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influxDB 原理与实践(三)」连续查询

连续查询是InfluxDB一种查询类型。它会按照用户指定查询规则,自动地、周期地查询实时数据并执行指定运算,然后将查询结果保存在一张指定。 通过创建连续查询,用户可以指定InfluxDB执行连续查询时间间隔、单次查询时间范围以及查询规则。 因此,用户在创建连续查询语句时,不需要在WHERE子句查询条件中指定时间范围,且在WHERE条件中指定时间范围都会被忽略掉。 例:创建一条连续查询,按照指定时间间隔和标签对指定数据进行采样。 连续查询执行时间及查询时间范围 group by time()指定时间既决定了连续查询每次执行时间间隔,也决定了连续查询查询时间范围。 influxDB会在每个小时开始时候执行连续查询语句,如11:00,12:00,13:00 infulxDB首先通过now()函数获取当前时间,再用当前时间减去group by time()指定时间间隔

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时序数据库 InfluxDB(六)

01 — CQ 连续查询 连续查询 Continuous Queries( CQ )是 InfluxDB 很重要一项功能,它作用是在 InfluxDB 数据库内部自动定期执行查询,然后将查询结果存储到指定 INTO <destination_measurement> : 将 CQ 结果存储到指定 measurement 。 CQ 在何时执行取决于 CQ 创建完成时间点、GROUP BY time() 设置时间间隔、以及 InfluxDB 数据库预设时间边界(这个预设时间边界其实就是 1970.01.01 00:00 当 EVERY 时间间隔小于 GROUP BY time() 时,会增加 CQ 执行频率(如上述示例)。 当 EVERY 与 GROUP BY time() 时间间隔一致时,无影响。 当 FOR 与 GROUP BY time() 时间间隔一致时,无影响。 当 FOR 时间间隔小于 GROUP BY time() 时,创建 CQ 时报错,不允许这种情况。

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    Python 基于Python结合pykafka实现kafka生产及消费速率&主题分区偏移实时监控

    [:提交msg offset时间间隔(单位为 毫秒)](如果有多个消费组,彼此之间用逗号分隔) 注意: 1、如果有为消费组设置提交msg offset时间间隔,并且该时间间隔大于统一设置数据采集频率 consumer_groups 标识”配置值 3、主题消费速率数据采集频率取最大值 max(统一设置数据采集频率,max(消费该主题消费组提交msg offset时间间隔/1000 + 1)) offset时间间隔信息删除即可。 注意: 如果(根据配置自动调整后)采集频率时间间隔大于单次程序采样耗时,则处理完成后立即进行下一次采样,忽略采样频率设置,实际采集时长变长,但是采集次数不变 int(采集时长/采样频率) grafana 说明:Database db_+brokers.conf配置集群名称 Dashboard变量配置 ? ? ? Dashboard Pannel主要配置项 ? ? ? ? ? 效果展示 ?

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    influxDB 原理与实践(二)」详解influxDB写入与查询

    默认情况下,influx记录最后使用1000条命令,存储在主目录./influx_history文件。 3.1基本SELECT语句 ? 其中,<field_key>和<measurement_name>是必须,其它部分为可选。 根据用户指定标签或者时间间隔对查询结果数据进行分组。 3.6 SLIMIT 返回指定查询前N个时间序列线时序数据,一般与GROUP BY搭配使用。 SLIMET是对分组个数进行限制,LIMIT是对记录数进行限制。 3.7 OFFSET ? ? ,使用+ -等操作符获取指定时间间隔的当前绝对时间 ?

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    Prometheus监控系列-部署篇

    Prometheus是继kubernetes第二个从CNCF毕业项目,个人也是非常喜欢这款通过数据指标发现和预测告警开源监控平台,官方的话就不多说了,根据官网介绍有以下功能,但是有些简短概括了你也不一定知道 ,数据库,主机等等监控 还有一些有时候会被忽略监控对象比如:证书有效期,域名有效期等等 比如还有jmx,snmp,vmi等等exporter,这些你可以在github.com搜索 prometheus , https://yunlzheng.gitbook.io/prometheus-book/introduction写算是很走心了,大部分还是要自己实践琢磨到底如何做。 group_wait: 10s # 当第一个报警发送后,等待'group_interval'时间来发送新一组报警信息。 Prometheus

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    go监控方案(4) -- telegraf

    开始 Telegraf是一个插件驱动服务器代理,用于收集和报告指标,是TICK堆栈第一部分。 我们将在下面的InfluxDB展示cpu和mem数据样子。 术语表 agent 代理是Telegraf核心部分,它从声明输入插件收集指标,并根据给定配置启用插件将指标发送到声明输出插件。 批处理大小控制Telegraf发送到输出插件每个写批处理大小。 collection interval 收集间隔 从每个输入插件收集数据默认全局间隔。 每个输入插件配置都可以覆盖收集间隔。 服务输入插件忽略精度设置。 processor plugin 处理器插件 处理器插件转换,修饰和/或过滤由输入插件收集指标,将转换后指标传递给输出插件。

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    Docker监控方案(TIG)研究与实践之Telegraf

    自定义生成配置文件: #telegraf -sample-config > telegraf.conf 这样生成配置文件将包含每一个插件,但是大部分会被注释掉,可以根据实际业务场景进行定义 配置文件示例以及详细讲解 [global_tags] dc = "docker-test" #agent配置 [agent] #默认数据(input)采集间隔时间 interval = "10s" #采用轮询时间间隔。 #如果有多个urls,可以指定为相同集群部分。 意味着urls一个将被写到每一个间隔 # urls = ["udp://localhost:8089"] # UDP endpoint example urls = ["http://172.25.46.7 = ["/"] #仅存储磁盘inode相关度量值 fieldpass = ["inodes*"] #通过文件系统类型来忽略一些挂载点,比如tmpfs ignore_fs = ["tmpfs", "devtmpfs

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    时序数据库 InfluxDB(四)

    01 — 存储引擎 InfluxDB 数据写入如下图所示: ? 所有数据先写入到 WAL( Write Ahead Log )预写日志文件,并同步到 Cache 缓存,当 Cache 缓存数据达到了一定大小,或者达到一定时间间隔之后,数据会被写入到 TSM 文件。 存储引擎组成部分: In-Memory Index :跨分片共享内存索引,并不是存储引擎本身特有的,存储引擎只是用到了它。 WAL :预写日志。 相关配置项(默认配置文件为 influxdb.conf ): [data] dir = "/var/lib/influxdb/data" wal-dir = "/var/lib/influxdb

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    性能测试 基于Python结合InfluxDB及Grafana图表实时监控Android系统和应用进程

    主机配置 AndroidMonitor\conf\influxDB.conf [INFLUXDB] influxdb_host = 10.203.25.106 influxdb_port = 8086 ,目前支持采集项目如上,用逗号分隔,大小写不敏感 filter = 不需要采集项目,用逗号分隔,大小写不敏感,没有则保持为空 说明: 1、proc_cpu 进程cpu使用率,多cpu处理器环境下, ” 并设置模式“在adb shell dumpsys gfxinfo” ? 注意: 如果(根据配置自动调整后)采集频率时间间隔大于单次程序采样实际耗时,则处理完成后立即进行下一次采样,忽略采样频率设置,实际采集时长变长,但是采集次数不变 int(采集时长/采样频率) grafana Dashboard Pannel配置参考 注:部分细节未体现 ? ? ? ? ? ? ? 效果展示 ? ?

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    Springboot2 Metrics之actuator集成influxdb, Grafana提供监控和报警

    本文将粗略集成influxdb来实现数据收集,以及使用Grafana来展示。 网络配置 grafana和influxdb可能部署在某个vpc,比如monitor集群。而需要收集业务系统则遍布在各个业务线vpc内,因此需要业务集群打通访问influxdb网络和端口。 我当时之所以选择influxdb,仅仅是因为容器网络问题。 同样,还可以选择es。 influxdb有单点局限性,以及数量大之后稳定性等问题。需要合理计算时间间隔数据。比如,对于几天几个月等查询,提前汇总细粒度统计。 会遇到问题 当前demo是influxdb单点,极其脆弱,稍微长点时间间隔查询就会挂掉,也只能用来做demo,或者只是查看最近15min这种简单实时查看。

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    influxdb 时间序列数据库

    连续查询: InfluxDB连续查询是在数据库自动定时启动一组语句,语句中必须包含 SELECT 关键词和 GROUP BY time() 关键词。 InfluxDB会将查询结果放在指定数据表,tag是一个非常重要部分,表名+tag一起作为数据库索引,是“key-value”形式 field--数据,field主要是用来存放数据部分,也是“key-value”形式 timestamp --时间戳,作为时序型数据库,时间戳是InfluxDB中最重要部分,在插入数据时可以自己指定也可留空让系统指定。 (dracula) INTO vampire_populations FROM raw_vampires GROUP BY time(30m) END 19、InfluxDB特点: 可以设置metric

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    时序数据库技术体系(二)–初识InfluxDB

    将数据按照时间分割成小粒度会使得数据过期实现非常简单,InfluxDB数据过期删除执行粒度就是Shard Group,系统会对每一个Shard Group判断是否过期,而不是一条一条记录判断。 将时序数据按照时间分区是时序数据库一个非常重要特性,基本上所有时序数据查询操作都会带有时间过滤条件,比如查询最近一小时或最近一天,数据分区可以有效根据时间维度选择部分目标分区,淘汰部分分区。 Shard Shard Group实现了数据分区,但是Shard Group只是一个逻辑概念,在它里面包含了大量Shard,Shard才是InfluxDB真正存储数据以及提供读写服务概念,类似于HBase Shard Group对数据按时间进行了分区,那落在一个Shard Group数据又是如何映射到哪个Shard上呢? InfluxDB采用了Hash分区方法将落到同一个Shard Group数据再次进行了一次分区。

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    influxdb基础入门

    influxdb基础 infludb存储是时间序列数据,比如说某个时间点系统负载、服务耗时等信息,时间序列数据可以包含多个值。 注意mysql表需要提前定义结构,而influxdbmeasurement无需提前定义,其null值也不会被存储。 influxdbmeasurement无需定义,即无模式设计,开发者可以在任意添加measurement,tags和fields,不过针对同一个field,第二次和第一次写入数据类型不匹配,influxdb RP:数据保留策略,过期数据会被清除,每个数据库可拥有多种RP策略; CQ:数据连续查询,定时跑一个查询语句,比如周期性统计某个数据指标,查询语句需要在select语句中使用并且包含group by 作为db2数据库默认RP,默认influxdb间隔半个小时执行一次RP操作。

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    Docker监控方案(TIG)研究与实践之Influxdb

    在整个TIG(Telegraf+influxdb+grafana)方案influxdb可算作一个中间件,主要负责原始数据存储,并按照时间序列进行索引构建以提供时间序列查询接口。 在整个TIG方案,应该先构建就是Influxdb。 最核心部分在配置,那么influxdb最核心就是SQL语言使用了。 influxdb默认支持三种操作方式:  登录influxdbshell操作: 创建数据库: create database mydb 创建用户: create user "bigdata" with *m.*/) AND "water_level" > 0 LIMIT 4 排序:group by用法必须得是在复合函数中进行使用 #select count(type) from events group

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    InfluxdbCompaction操作

    InfluxdbCompaction操作 Compaction概述 Influxdb存储引擎使用了TSM文件结构,这其实也是在LSM-Tree基础针对时序特点作了改进,因此其与LSM-Tree类似 (level int)level过滤上面得到tsmGeneration group 将上面得到每个tsmGeneration grouptsmGeneratons按指定大小分堆,作chunk 产生一组tsm文件组 代码可以说是又臭又长,规则读起来说实话也不是完全明白; fullCompaction是有时间间隔,满足了这个时间间隔,作fullCompaction;而且需要根据一些条件作排除; )持久化到磁盘TSM文件(SSTable), Influxdb叫写快照 将磁盘上多个TSM文件作merge 持久化Cache到TSM文件 Cache回顾 先回顾一下Cache构成,简单说就是个Key-Value block一一取出 扫描1获取到所有每一个key,确定一个当前最小key 从1获取到所有block中提取出key等于2获取最小keyblock,存在k.blocks 对3获取所有block

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    如何使用CentOS 7上TICK堆栈监控系统指标

    如果您希望按照步骤7说明保护Chronograf用户界面,则需要一个GitHub帐户,该帐户是GitHub组织部分。 $ sudo vi /etc/influxdb/influxdb.conf 找到[http]部分,取消注释该auth-enabled选项,并将其值设置为true: ... 在编辑器打开Telegraf配置文件: $ sudo vi /etc/telegraf/telegraf.conf 找到该outputs.influxdb部分并提供用户名和密码: /etc/telegraf 找到该[[influxdb]]部分并提供用于连接InfluxDB数据库用户名和密码: /etc/kapacitor/kapacitor.conf # Multiple InfluxDB configurations 将鼠标悬停在左侧导航菜单上,找到ALERTING部分,然后单击Kapacitor Rules。然后单击“ 创建新规则”。 在第一部分,通过单击telegraf.autogen选择时间序列。

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    通过案例带你轻松玩转JMeter连载(51)

    4)按如下深色部分进行编辑 … [meta] # Where the metadata/raft database is stored # dir = "/var/lib/influxdb/ # group is created. 3)点击图2图标。 图2 在InfluxDBStudio开始建立数据库连接 4)在图3,输入任意你喜欢连接名,InfluxDB地址(默认为localhost)和端口号(默认为8086)以及用户名和密码。 a) b) c) 图5 建立jmeter数据库 用命令行配置 1)在命令行,运行Influx.exe,进入InfluxDB命令行。

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    Kubernetes事件监控工具kube-eventer正式开源

    前言 监控是保障系统稳定性重要组成部分,在Kubernetes开源生态,资源类监控工具与组件百花齐放。 但是,只有资源类监控是远远不够,因为资源监控存在如下两个主要缺欠: 监控实时性与准确性不足大部分资源监控都是基于推或者拉模式进行数据离线,因此通常数据是每隔一段时间采集一次,如果在时间间隔内出现一些毛刺或者异常 ,而在下一个采集点到达时恢复,大部分采集系统会吞掉这个异常。 那么针对这种场景而言,如果我们能够通过监控事件产生就可以非常及时查看到一些容易被资源监控忽略问题。 支持离线kubernetes事件到钉钉机器人、SLS日志服务、Kafka开源消息队列、InfluxDB时序数据库等等。 在本次正式发布v1.0.0版本,作了如下功能增强。

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    JMeter+Grafana+influxdb二次改造细节(混合场景)

    前言 通过搭建jmeter+grafana+influxdb 性能测试平台,解决了通过可视化面板实时观察压测过程各项性能指标数据。 一般大家搭建这样平台,都会选用官方提供现有版面模板直接导入使用,它满足了大部分基础需求。但是在团队真正使用起来后,随着使用频率和使用人数增加会发现些问题。 配置进行些个性化配置调整,给数据添加分组信息便于使用过程剥离、筛选出查看所需精准信息,而这部分改造网上资料很少,基本上都是基于模版完成简单功能,所以本篇将完成进一步拓展功能,在阅读本篇之前最好已经完成该框架基础搭建 JMeter配置项信息梳理 监听器->后端监听器会异步将脚本运行信息写入influxDB储存,图1是jmeter脚本添加后端监听器选择influxDB后默认数据,通常只需修改influxdbUrl 选择true即将脚本视为一个事务记录维度为事务,如果事务包含多个请求每个请求独立数据不被记录下来,并且事务名统一为all存入influxDB。后期无法辨别当时运行脚本实际事务内容是什么。

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